Specific surface area: A reliable predictor of creep and stress relaxation in gas shales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, short-term creep parameters determined in the laboratory from cylindrical gas shale samples subjected to triaxial (in-situ) stress conditions have been used successfully to infer long-term deformation and stress relaxation at the reservoir scale across geologic time scales. Due to the viscoelastic formalism, both the laboratory creep response and field-scale stress relaxation can be modeled with power law functions of time involving the elastic compliance of the shale B, the time-dependence exponent n, and the amount of total strain ∊. Gas shales often exhibit a high specific surface area associated with their high content in clay minerals and/or total organic carbon (TOC). The low-pressure nitrogen adsorption technique can be used advantageously to estimate specific surface area (SN2); i.e., it is a relatively fast and cost-effective measurement conducted on powdered samples of shale material. A robust global empirical correlation between gas shale creep parameters and SN2 emerges from the analysis of laboratory data collected from multiple gas shale formations in Australia (the prospective Goldwyer Formation) and the United States (Barnett, Haynesville, and Eagle Ford formations), and spanning a broad range of clay content, organic matter, maturity, and porosity values. This data set also shows that the summed fractions of clay minerals, TOC, and porosity, the so-called weak phase fraction, correlates nearly as well with primary creep parameters. The weak phase fraction can also be estimated from faster and more cost-effective measurements or from well logs. To evaluate its predictive capacity, the key correlation between SN2 and creep parameters is used in a case study to predict the magnitude of present-day least principal stress Shmin across six depth intervals/lithologic layers in a prolific unconventional shale formation in the northeastern United States. Several Shmin measurements are available for verification, and our approach successfully captures the observed layered variation of stress with depth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».